u-GIS 공간정보를 제공하기 위한 3D 모델의 렌더링 성능을 향상시키기 위해 일반적으로 Discrete LOD 기법이 적용된다. 하지만 u-GIS의 3D 건물 모델은 그 복잡성이 매우 높아 LOD 단계별로 모델을 직접 생성하려면 많은 비용과 시간이 소요되어 효율적이지 못하다. 본 연구에서는 원본 3D 모델을 활용하여 하위 LOD 단계의 모델을 메쉬 간략화 알고리즘인 QEM 기법을 통해 생성하는 프로그램을 구현하였다. 프로그램은 다양한 3D 모델의 데이터 포맷을 입력받고 출력할 수 있도록 하여 범용성을 높이고, 생성되는 모델의 결과를 바로 화면으로 확인할 수 있도록 하여 사용자 편의성을 확보하였다. 몇 개의 실제 3D 건물 모델로 실험을 수행하여 프로그램의 성능을 검증하고 그 결과를 도출하였다.
통신 프로그램은 고도의 신뢰성과 기능성, 확장성, 그리고 유지 보수성이 필요하다. 프로그램 테스트의 결과와 McCabe의 Complexity를 측정한 데이타를 가지고 회귀모델을 만들고 그 신뢰성을 분석함으로서 프로그램의 결함과 복잡도의 관련성을 평가한다.본 연구에서 사용한 통신 프로그램은 500개 블록이 59가지 기능을 수행하는 교환 기능 중에서 복잡도가 너무 많아서 통계 처리의 bias가 될 블록을 제외하고 394 블록을 선정하여 SAS에 의해서 통계 분석을 하고 회귀 분석 모델을 설계하였다. t 분포에 의하여 방정식의 유의성 수준을 검증하고 프로그램의 결함수에 가장 큰 영향을 주고 있는 복잡도가 McCabe의 복잡도와 설계 복잡도 임을 밝혀냈다. 이 연구 결과에 의해서 설계 정보 및 유지 보수 정보를 얻을 수 있다. Abstract Switching software requires high reliability, functionality, extendability and maintainability. For doing, software quality model based on MaCabe's complexity measure is investigated. It is experimentally shown using regression analysis the program fault density depends on the complexity and size of the function unit. The software should be verified and tested if it satisfies its requirements with automated analysis tools. In this paper we propose the regression model with the test data.The sample program for the regression model consists of more than 500 blocks, where each block compose of 10 files, which has 59 functions of switching activity.Among them we choose 394 blocks and analyzed for 59 functions by testing tools and SAS package. We developed Regression Analysis Model and evaluated significant of the equation based on McCabe's cyclomatic complexity, block design complexity, design complexity, and integration complexity.The results of our experimental study are that number of fault are under the influence of McCabe's complexity number and design complexity.
소프트웨어 재사용 분야에 있어서 우선적으로 연구되어야할 부분은 소프트웨어 부품의 품질 보증에 관한 연구이다. 그러나 기존의 연구들은 사용자 요구의 복잡, 다양화와 소프트웨어 복잡도증가등과 같은 변화하는 환경에 능동적으로 대처하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 재사용되고 있는 부품들, 정량적인 척도을과 분류 기준들을 이용하여 변화하는 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 적응성이 있는 재사용성 결정 알고리즘 생성 모델을 제안한다. 이 모델은 적응성 있는 재사용 결정 알고리즘을 찾기 위해서 데이터의 숨겨진 패턴들을 발견하는 효율적인 알고리즘을 제고?는 러프 집합 이론을 이용한다.
최근에 등장한 대규모 언어 모델은 다양한 언어 처리 작업에서 놀라운 성능을 발휘하고 있다. 그러나 이러한 모델의 크기와 복잡성 때문에 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. Pruning은 이러한 경량화 전략 중 하나로, 모델의 가중치나 연결의 일부를 제거하여 크기를 줄이면서도 동시에 성능을 최적화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko에 Wanda[1] 기법을 적용하여 Pruning 작업을 수행하였다. 그리고 이를 통해 가중치가 제거된 모델의 Perplexity, Zero-shot 성능, 그리고 Fine-tuning 후의 성능을 분석하였다. 실험 결과, Wanda-50%, 4:8 Sparsity 패턴, 2:4 Sparsity 패턴의 순서로 높은 성능을 나타냈으며, 특히 일부 조건에서는 기존의 Dense 모델보다 더 뛰어난 성능을 보였다. 이러한 결과는 오늘날 대규모 언어 모델 중심의 연구에서 Pruning 기법의 효과와 그 중요성을 재확인하는 계기가 되었다.
최근 몇 년 간 딥러닝 기반 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 강력하고, 높은 정확도가 확보되지만 많은 양의 계산 자원과 메모리가 필요하기 때문에 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 환경에서의 배포에 제약사항이 생긴다. 복잡한 딥러닝 모델의 배포 및 운영 시 요구되는 고성능 컴퓨터 자원의 문제점을 해결하고자 사전 학습된 대규모 모델로부터 가벼운 모델을 학습시키는 지식증류 기법이 제안되었다. 하지만 현대 딥러닝 기반 모델은 높은 정확도 대비 훈련 데이터에 과적합 되는 과잉 확신(overconfidence) 문제에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 효율적인 경량화를 위한 미리 학습된 모델의 과잉 확신을 방지하고자 초점 손실(focal loss)을 이용한 모델 보정 기법을 언급하며, 다양한 손실 함수 변형에 따라서 지식증류의 성능이 어떻게 변화하는지에 대해 탐구하고자 한다.
의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.
본 고는 P사의 원료 수급에 관한 계량적 모델을 제시함으로써 문제의 규모와 복잡성 때문에 해결이 어려웠던 문제를 단계적 의사결정에 의해 접근함으로써 현상의 이해와 더불어 실제 응용을 가능케하기 위한 시도의 일환이다. 먼저 고려되어야 할 적정 재고수준의 산정과 배선계획은 향후 기술하기로 하며 컴퓨터의 발전과 더불어 조직적인 문제해결을 위한 계량적 모델을 통한 접근방법의 한 예를 기술하였다.
소프트웨어 개발환경이 웹 기반으로 급격히 전환되고 있으나 웹 소프트웨어 품질 측정 메트릭이나 추정 모델에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구는 웹 소프트웨어의 위험도가 객체 속성과 상관관계가 있는지 선형회귀 방법을 사용하여 분석하였고, 실무에서 사용되고 있는 중형이상의 6개 시스템을 대상으로 규모와 클래스 수(NOC), 규모와 메소드 수(NOM) 및 복잡도와 클래스 수(NOC), 복잡도와 메소드 수(NOM)에 관한 적정 모델을 제안하였다. 실험에 사용한 6 시스템 중 5 시스템(S06 제외)의 규모(LOC)와 NOM이 높은 관련성을 보였고 4 시스템(S04 & S06 제외)의 복잡도와 NOM, 복잡도와 NOC가 높은 관련성을 보였다. 여기서 웹 소프트웨어 구조를 이루는 서버, 클라이언트. HTML 세 요소 각각의 복잡도를 비교하였는데, 두 시스템(S04, S06)은 각 요소의 복잡도 차이가 비교적 높았으며 1시스템(S06)은 HTML 복잡도가 크게 치우쳐 있었다. 즉 위험도를 미리 추정하여 유지보수성을 향상시키기 위해서는 NOM으로 추정가능 하도록 세 요소의 복잡도를 균일하게 유지해야 함을 제시한다.
미세퇴적물 이동연구는 최근 실험실 실험 또는 현장 자료에 의해 많은 진전을 이루어 왔으나, 아직은 미세, 점착성 퇴적물의 복잡한 과정을 다 고려한 신뢰성 있는 이동예측 수치모델의 개발에 충분한 지식이 축적되어 있지 않다. 수치모델에 의한 예측 기술을 계발하는데 있어서 해결해야 할 중요한 문제는 해저면에서의 퇴적물의 수송량을 정량화하는 일로서 난류하에서 점착성 퇴적물의 복잡한 퇴적 관련 현상에 관한 실험적 연구에 의해 각종 파라미터의 정량화가 요구된다.(중략)
UML 다이어그램은 시스템을 모델링 하기 위한 언어로 사실상 표준으로 널리 사용되고 있다. 그 가운데 특히 클래스다이어그램은 시스템을 클래스와 클래스들간 관계로 시각화한 것으로 순공학적, 역공학적 시스템 모델링 및 구현에 직접적인 영향을 미친다. 많은 연구에서 클래스다이어그램의 레이아웃과 복잡성이 시스템 모델링의 이해에 미치는 영향을 설명하고 있다. 하지만 연구 결과가 혼재되어 있어 레이아웃 적용의 효과를 판단하는데 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 클래스다이어그램 레이아웃 기준을 토대로 2 (레이아웃) ${\times}$ 2 (복잡성) 실험을 설계, 레이아웃 적용으로 인한 이해도를 측정하였다. 47명의 피험자가 실험에 참여하여 서로 다르게 제시된 레이아웃과 복잡성에 대해 이해하도록 하였다. 그 결과 레이아웃을 적용한 실험 그룹에서 유효한 효과를 나타내었고 뿐만 아니라 복잡성에서도 유효한 결과를 확인할 수 있었다. 하지만 이 둘의 상호작용 측정에 있어서는 유효한 결과를 얻지 못했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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